Présentation
La génération rapide de jetons est devenue un facteur clé de différenciation dans le domaine de l'inference hétérogène. Les entreprises de technologie, comme d-Matrix Corp, travaillent sur des solutions matérielles pour améliorer la vitesse de génération de jetons.
Architecture et fonctionnement
La plate-forme Corsair de d-Matrix utilise une architecture de mémoire 3D pour combiner la mémoire DRAM et la logique sur un seul substrat, ce qui permet d'augmenter la bande passante de mémoire. Cette approche permet de réduire les distances de déplacement des données et d'améliorer les performances.
Le partenariat entre d-Matrix et NVIDIA vise à déployer des accélérateurs Corsair avec des GPU Hopper et Blackwell pour offrir une infrastructure d'inference hétérogène. Cette solution permet de répondre aux besoins des applications qui nécessitent une interactivité en temps réel et une faible latence.
Implications et limites
La génération rapide de jetons est un facteur clé pour les fournisseurs d'inference, car les jetons premium sont actuellement facturés jusqu'à 10 fois plus cher que les jetons standard. Cependant, la mise en œuvre de cette technologie nécessite une infrastructure matériellement adaptée pour supporter les besoins de bande passante de mémoire.
Les prochaines étapes de d-Matrix incluent le développement d'une architecture 3D hybride qui permet de combiner quatre piles de mémoire DRAM directement sur le processeur, ce qui devrait améliorer encore les performances et la capacité.
Analyse scientifique
La génération rapide de jetons repose sur la capacité à déplacer rapidement les données entre la mémoire et la logique. La bande passante de mémoire est un facteur limitant pour l'inference AI, et les solutions matérielles qui visent à améliorer cette bande passante sont essentielles pour supporter les applications qui nécessitent une interactivité en temps réel.
DRAM + logique sur un seul substrat = bande passante de mémoire amélioréeLes travaux de d-Matrix et de ses partenaires visent à pousser les limites de la technologie pour offrir des solutions plus rapides et plus efficaces pour l'inference AI.
